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1.
应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。  相似文献   
2.
基于GA-PID参数优化的网络拥塞控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
推导了基于流体流理论的网络简化模型。基于该模型将P ID控制器应用于网络主动队列管理系统中,将遗传算法应用于P ID控制器参数优化,定义了一种新的综合调节时间、上升时间、超调量、系统误差等动静态性能指标的时域标准函数,克服了IAE,ISE标准函数中减小超调与缩短调节时间的矛盾,弥补了ISTE标准函数计算复杂的缺陷。在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化代价函数极小化的一组P ID控制器参数。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,P I算法。  相似文献   
3.
基于混沌特性的网络流量预测   总被引:13,自引:0,他引:13  
高速网络中存在着以自相似为特征的多种业务流量,这种自相似特征和混沌现象的吸引子有着紧密的联系。本文基于混沌时间序列重构相空间理论,根据最大Lyapunov指数,分别采用W o lf原始算法和改进算法,对高速网络中自相似信源的速率进行了预测,并给出了最大可预报时间。仿真结果表明,W o lf改进算法预测精度及可靠性更高。  相似文献   
4.
P I控制器常用于主动队列管理中,但参数整定上的试凑法具有盲目性,算法的瞬态性能也不够理想。本文针对TCP网络系统的时滞特性,设计基于内模补偿控制器,提出了基于幅值与相位稳定裕度的控制参数整定方法。仿真实验表明,与P I算法相比较,该方法设计的控制器的稳定性与鲁棒性有显著的提高。  相似文献   
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